10 個最佳深度學習 Python 庫

Python 一直在穩步上升，成為頂級編程語言。 其原因有很多，其中包括與其他主流語言相比其極高的效率。 它還具有類似英語的命令和語法，這使其成為初學者編碼人員的首選。 

也許 Python 的最大賣點是其大量的開源庫，使該語言能夠用於從數據科學到數據操作的所有領域。 

Python 和深度學習

深度學習是涉及人工神經網路的機器學習的一個子領域，人工神經網路是受人腦結構啟發的演算法。深度學習有許多應用，並用於當今的許多人工智慧技術，例如自動駕駛汽車、新聞聚合工具、自然語言處理 (NLP)、虛擬助理、視覺識別等等。 

近年來，Python 已被證明是一種令人難以置信的深度學習工具。 由於代碼簡潔易讀，因此非常適合深度學習應用。 與其他編程語言相比，其簡單的語法還使應用程序的開發速度更快。 使用Python進行深度學習的另一個主要原因是該語言可以與用不同編程語言編碼的其他系統集成。 這使得它更容易與用其他語言編寫的人工智能項目混合。 

讓我們來看看 10 個最好的深度學習 Python 庫： 

1. TensorFlow

TensorFlow 被廣泛認為是深度學習應用程序的最佳 Python 庫之一。 它由 Google Brain 團隊開發，提供了廣泛的靈活工具、庫和社區資源。 初學者和專業人士都可以使用 TensorFlow 構建深度學習模型以及神經網絡。

TensorFlow 具有靈活的架構和框架，使其能夠在 CPU 和 GPU 等各種計算平台上運行。 儘管如此，它在張量處理單元 (TPU) 上運行時表現最佳。 Python庫通常用於在深度學習模型中實現強化學習，並且可以直接將機器學習模型可視化。 

以下是 TensorFlow 的一些主要功能：

• 靈活的架構和框架。
• 可在多種計算平台上運行。 
• 抽象能力
• 管理深度神經網絡。 

2. 火炬

另一個最受歡迎的深度學習 Python 庫是 Pytorch，它是 Facebook 的 AI 研究團隊於 2016 年創建的一個開源庫。該庫的名稱源自 Torch，它是一個用 Lua 編寫的深度學習框架編程語言。 

PyTorch 使您能夠執行許多任務，它對於 NLP 和電腦視覺等深度學習應用程式特別有用。 

PyTorch 的一些最佳方麵包括其高速執行，即使在處理繁重的圖形時也能實現這一點。 它也是一個靈活的庫，能夠在簡化的處理器或 CPU 和 GPU 上運行。 PyTorch 擁有強大的 API，使您能夠擴展庫以及自然語言工具包。 

以下是 PyTorch 的一些主要功能：

• 統計分佈及運算
• 控制數據集
• 深度學習模型的開發
• 高度靈活

3. 數字貨幣

NumPy 是其他著名的 Python 庫之一，可以無縫地用於大型多維數組和矩陣處理。 它依賴於大量高級數學函數，這使得它對於深度學習中高效的基礎科學計算特別有用。 

NumPy 數組比其他 Python 列表需要更少的存儲空間，而且使用起來更快、更方便。 可以使用庫在矩陣中對數據進行操作、轉置和重塑。 NumPy 是提高深度學習模型性能的絕佳選擇，無需太多複雜的工作。 

以下是 NumPy 的一些主要功能： 

• 形狀操縱
• 高性能N維數組對象
• 數據清理/操作
• 統計運算和線性代數

4. Scikit學習

Scikit-Learn 最初是 SciPy 函式庫的第三方擴展，但現在它是 Github 上的獨立 Python 函式庫。 Scikit-Learn 包括分類、回歸和聚類方法中的 DBSCAN、梯度提升、支援向量機和隨機森林。  

Scikit-Learn 最偉大的方面之一是它可以輕鬆地與其他 SciPy 堆棧進行互操作。 它還用戶友好且一致，使共享和使用數據變得更加容易。 

以下是 Scikit-learn 的一些主要功能：

• 數據分類和建模
• 端到端機器學習算法
• 數據預處理
• 選型

5. 科學

這就引出了 Scipy，它是一個基於 Numpy 的免費開源庫。 SciPy 是最好的 Python 庫之一，因為它能夠在大型數據集上執行科學和技術計算。 它配有用於陣列優化和線性代數的嵌入式模塊。 

該編程語言包含 NumPy 的所有功能，但它將它們變成用戶友好的科學工具。 它通常用於圖像處理，並為高級非科學數學函數提供基本處理功能。 

以下是 SciPy 的一些主要功能：

• 用戶友好
• 數據可視化和操作
• 科學技術分析
• 計算大型數據集

6. 大熊貓

Pandas 是主要用於數據科學和深度學習學科的開源 Python 庫之一。 該庫提供數據操作和分析工具，用於分析數據。 該庫依靠其強大的數據結構來操作數值表和時間序列分析。 

Pandas 庫通過提供 Series 和 DataFrame 提供了一種快速有效的方法來管理和探索數據，它們有效地表示數據，同時也以不同的方式操作數據。 

以下是 Pandas 的一些主要功能：

• 數據索引
• 數據對齊
• 數據集的合併/連接
• 數據處理和分析

7. 微軟CNTK

另一個用於深度學習應用的Python庫是Microsoft CNTK（認知工具包），它以前被稱為計算網絡工具包。 開源深度學習庫用於實現分佈式深度學習和機器學習任務。 

CNTK 可讓您將捲積神經網路 (CNN)、前饋深度神經網路 (DNN) 和循環神經網路 (RNN) 等預測模型與 CNTK 框架結合。這使得端到端深度學習任務的有效實施成為可能。 

以下是 CNTK 的一些主要功能： 

• 開源
• 實現分佈式深度學習任務
• 將預測模型與 CNTK 框架相結合
• 端到端深度學習任務

8. 凱拉斯

Kears 是另一個著名的用於深度學習任務的開源 Python 庫，允許快速深度神經網絡測試。 Keras 為您提供了構建模型、可視化圖形和分析數據集所需的工具。 最重要的是，它還包括可以直接導入和加載的預標記數據集。 

Keras 庫由於模塊化、可擴展且靈活而通常受到青睞。 這使其成為初學者的用戶友好選擇。 它還可以與目標、層、優化器和激活函數集成。 Keras 在各種環境中運行，可以在 CPU 和 GPU 上運行。 它還提供最廣泛的數據類型之一。

以下是 Keras 的一些主要功能： 

• 開發神經層
• 數據池
• 構建深度學習和機器學習模型
• 激活函數和成本函數

9. 茶野

Theano 是我們列表的最後一個，它是一個專門為機器學習和深度庫開發的數值計算 Python 庫。 使用此工具，您將實現數學表達式和矩陣計算的高效定義、優化和評估。 所有這些使得 Theano 能夠用於使用維度數組來構建深度學習模型。 

由於 Theano 是一個高度特定的庫，因此被許多深度學習開發人員和程序員使用。 它可以與圖形處理單元 (GPU) 一起使用，而不是與中央處理單元 (CPU) 一起使用。

以下是 Theano 的一些主要功能：

• 內置驗證和單元測試工具
• 高性能數學計算
• 快速穩定的評估
• 數據密集型計算

10. MX網

最後列出的 10 個最佳深度學習 Python 庫是 MXNet，它是一個高度可擴展的開源深度學習框架。 MXNet 旨在訓練和部署深度神經網絡，並且可以極快地訓練模型。 

MXNet 支持多種編程語言，例如 Python、Julia、C、C++ 等。 MXNet 的最佳方面之一是它提供了令人難以置信的快速計算速度和 GPU 上的資源利用率。 

以下是 MXNet 的一些主要功能：

• 高度可擴展
• 開源
• 訓練和部署深度學習神經網絡
• 快速訓練模型
• 計算速度快